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[发明专利]一种考虑跟踪误差约束的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方法-CN202310857610.2在审
发明人：孙棣华;赵敏;郭泽磊 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑跟踪误差约束的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：结合车辆与地面的作用力以及轮胎的侧偏现象，对车辆的受力进行分析化简，建立二自由度车辆动力学模型；将航向角误差以及横向轨迹误差作为控制器的跟踪目标，建立车辆轨迹跟踪的误差模型；建立误差转换函数对误差模型进行转换；基于误差转换模型，建立车辆轨迹跟踪的综合误差函数模型；设计滑模控制器对综合误差函数模型进行跟踪。本发明保证了系统在轨迹跟踪中同时具有较好的瞬态性能和稳态性能，保证了车辆轨迹跟踪中的精确性，避免了车辆因轨迹跟踪的误差过大而导致与其它车辆或是障碍物发生碰撞的可能性，进一步提升了行车安全。
一种考虑跟踪误差约束自动驾驶汽车轨迹控制方法

[发明专利]融合卷积神经网络及贝叶斯滤波器的跟踪方法及系统-CN201610579386.5有效
发明人：林露樾;刘波;肖燕珊 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2016-07-21 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合卷积神经网络及贝叶斯滤波器的跟踪方法及系统，包括：通过预定的训练集，对卷积神经网络进行预训练得到卷积神经网络的初步模型；接收用户输入的带有跟踪目标的视频流，通过初步模型对视频流中的跟踪目标进行跟踪，并利用微调技术对初步模型的参数进行微调，得到卷积神经网络的最终模型；接收用户输入的带有跟踪目标的监控视频流，通过替换后的TLD算法自动对监控视频流中的跟踪目标进行识别及跟踪，并通过贝叶斯滤波器更新目标模型集合和背景集合；可见，通过对卷积神经网络进行训练生成最终模型，能自动从监控视频流中识别跟踪目标，利用贝叶斯滤波器实现样本的更新，能实现对目标的长时间跟踪，增加用户操作体验。
融合卷积神经网络贝叶斯滤波器跟踪方法系统

[发明专利]一种基于粒子滤波和活动轮廓模型的目标跟踪方法-CN200810195084.3无效
发明人：董春利;董育宁 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2008-10-29 - 公布日： 2009-04-15 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：一种基于粒子滤波和活动轮廓模型的目标跟踪方法涉及粒子滤波及梯度矢量流-参数活动轮廓模型进行目标跟踪的方法，该方法首先采用背景差分法获取目标初始轮廓，利用改进的梯度矢量流-参数活动轮廓模型，使参数活动轮廓模型收敛至运动目标的真实轮廓；并根据控制点的距离增删控制点，达到自适应地跟踪运动和变形目标的目的；然后通过结合粒子滤波和改进的梯度矢量流-参数活动轮廓模型，使用能量粒子滤波目标跟踪算法对目标进行跟踪，并使用目标被遮挡时的跟踪策略，克服跟踪过程中遮挡的影响。本发明在整个跟踪过程中充分利用GVF-Snake模型目标轮廓大部分没有被遮挡的轮廓点信息，有效克服跟踪过程中遮挡等复杂环境的影响。
一种基于粒子滤波活动轮廓模型目标跟踪方法

[发明专利]基于双特征模板的红外弱小目标多模态跟踪方法及系统-CN202310820773.3在审
发明人：陈方家;卞春江 -专利权人：中国科学院国家空间科学中心
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及红外视频处理技术领域，特别涉及一种基于双特征模板的红外弱小目标多模态跟踪方法及系统。本发明方法包括：提取待跟踪目标所处的局部邻域图像的背景特征，通过背景特征的相关滤波获取目标的粗略位置估计；以粗略位置估计为中心，生成目标的二维高斯分布位置权重掩模；提取目标特征，并结合位置权重掩模得到目标跟踪响应修正；利用目标跟踪响应修正判断目标是否满足平稳跟踪条件：当目标满足平稳跟踪条件时，使用判别式模型跟踪目标；当目标不满足平稳跟踪条件时，使用产生式模型跟踪目标；并在使用产生式模型跟踪目标时，利用不满足平稳跟踪条件的目标的判别式跟踪响应信息，初始化针对该目标的产生式模型。
基于特征模板红外弱小目标多模态跟踪方法系统

[发明专利]一种基于交互多模型的被动目标跟踪方法-CN201810697477.8有效
发明人：权恒恒;周彬;陈越超;徐晓男 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一五研究所
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G01S15/66 文献下载
摘要：发明公开了一种基于交互多模型的被动目标跟踪方法，所属技术领域为被动声纳信号处理被动目标跟踪领域。由于虚警和多目标交叉导致跟踪时容易出现跟踪丢失和误跟问题，基于目标运动模型的跟踪方法涉及非线性方程的线性化求解，难度较大。本算法采用交互多模型方法实现跟踪时的数据关联，各模型不涉及非线性化过程，利用预测方法解决量测丢失问题，从而达到跟踪时航迹维持的目的。本算法可用于单阵纯方位的被动目标跟踪，不受扫描波束和检测方法约束，并可进行实时跟踪，具有较为广泛的适应性。
一种基于交互模型被动目标跟踪方法

[发明专利]基于核相关滤波跟踪的圆形目标尺度自适应跟踪方法-CN201810471506.9有效
发明人：孙永荣;李旺灵;赵伟;曾庆化 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核相关滤波跟踪的圆形目标尺度自适应跟踪方法，首先，输入图像，调整图像的分辨率；其次，通过核相关滤波跟踪模型预测当前目标的跟踪区域；然后，根据目标区域获取自适应阈值集，获取目标边缘有效特征点并进行边缘拟合并修正跟踪区域位置及图像分辨率；最后，更新核相关滤波跟踪模型，进行下一次预测。本发明改进了核相关滤波跟踪的圆形目标尺度不能自适应改变的问题；提高跟踪模型的可靠性；提升了目标模型的在线训练速度以及检测速度，提升了跟踪的实时性。
基于相关滤波跟踪圆形目标尺度自适应方法

[发明专利]基于知识蒸馏的渐进式跟踪模型压缩方法、设备及介质-CN202310269544.7在审
发明人：王利民;崔玉涛;宋田惠;武港山 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：基于知识蒸馏的渐进式跟踪模型压缩方法、设备及介质，通过知识蒸馏方式,以教师模型‑助教模型‑学生模型多级蒸馏，并在蒸馏中通过动态的衰退系数来逐渐削弱直至撤除需要撤去的层，实现渐进式压缩单流跟踪模型，得到轻量化的跟踪器FOST，所述单流跟踪模型基于Transformer，对于输入的模板和搜索图片同时进行特征提取和信息融合。本发明通过渐进式的撤去层数和助教网络，克服了Transformer模型深度压缩过程中的特征不匹配和不连续问题，有效地传递教师模型信息，本发明提出的跟踪器也因此能够同时须有高精度和高速度，并首次使单流跟踪器能够在
基于知识蒸馏渐进跟踪模型压缩方法设备介质

[发明专利]一种模型不确定飞艇航迹跟踪有限时间控制方法-CN201711281786.9有效
发明人：杨跃能;闫野;李怡凡 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2017-12-07 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：针对模型不确定条件下飞艇的航迹跟踪问题，本发明提供一种模型不确定飞艇航迹跟踪有限时间控制方法。该方法建立了飞艇空间运动的数学模型；以此模型为受控对象，设计有限时间控制律，考虑实际飞行过程中飞艇模型的不确定性，采用模糊逻辑系统在线逼近飞艇模型的不确定项，在此基础上设计航迹跟踪控制律。由该方法控制的飞艇能够在有限时间内稳定跟踪指令航迹，且具有良好的控制精度，为模型不确定飞艇航迹跟踪控制的工程实现提供了有效方案,控制工程师可以按照该方案实现模型不确定飞艇的三维航迹跟踪控制。
一种模型不确定飞艇航迹跟踪有限时间控制方法

[发明专利]汽轮机主蒸汽压力跟踪优化方法-CN201110020374.6无效
发明人：王卫良 -专利权人：王卫良
申请日： 2011-01-18 - 公布日： 2011-05-25 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种基于对热耗关联量进行数学建模实现汽轮机组主蒸汽压力跟踪优化的方法，涉及电站汽轮机组的变工况优化运行控制技术。本发明提出一个机组热耗与主蒸汽压力中间的关联变量K，根据主蒸汽流量、主蒸汽压力、主蒸汽温度、高压缸排汽压力、高压缸排汽温度、小汽机转速(或电泵电流)、凝汽器背压等关联机组主蒸汽压力与热耗的几个核心参数，以中间变量K为目标函数建立运行跟踪优化模型。通过对中间变量K的建模优化，确定在不同主蒸汽流量下机组的主蒸汽压力曲线，进而进行主蒸汽压力跟踪控制。
汽轮机主蒸汽压力跟踪优化方法

[发明专利]基于多层深度特征的分块跟踪算法-CN202011052803.3在审
发明人：王暐;孔祥通;王维强;李嘉;陆永安;张波;刘传玲;周铁军;张华;付飞亚;张乐;计宇 -专利权人：中国人民解放军63875部队
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多层深度特征的分块跟踪算法，采用深度卷积网络VGG‑19提取目标的卷积特征，在核相关滤波跟踪框架进行跟踪；采用DPM进行目标状态的估计，对高层表观模型和低层表观模型进行加权组合，根据分块方案对两类表观模型采用不同的更新策略本发明采用可变形分块模型实现抗遮挡的分块跟踪，具有很好的跟踪精度和鲁棒性，充分利用了深度卷积特征的表达能力，跟踪性能优异，可变形分块模型有效提高了算法的抗遮挡性能。
基于多层深度特征分块跟踪算法

[发明专利]一种基于双模型的自适应融合的目标跟踪方法-CN201811259843.8在审
发明人：戴伟聪;金龙旭;李国宁 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明实施例提出一种基于双模型的自适应融合的目标跟踪方法。该基于双模型的自适应融合的目标跟踪方法利用基于相对置信度的自适应融合系数，使得相关滤波器响应和颜色分类器响应能够进行最优融合，进而充分地展现出各自模型的跟踪优势，有效地解决了现有Staple目标跟踪方法中的相关滤波器与颜色分类器的融合系数为常数而没有完全展示出相关滤波器跟踪模型和颜色分类器跟踪模型的优势的问题
一种基于双模自适应融合目标跟踪方法

[发明专利]一种基于概率图模型的目标预测跟踪方法-CN200910193123.0无效
发明人：刘美;陈政石;王涛;廖晓文 -专利权人：茂名学院
申请日： 2009-10-12 - 公布日： 2010-04-14 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：一种基于概率图模型的目标预测跟踪方法，它是通过概率图模型建模方法建立目标跟踪模型，再通过粒子滤波预测算法进行目标位置估计，经分布式粒子滤波跟踪方法，推断目标各个时刻可能出现的位置，从而实现目标跟踪。本发明不受线性化误差和高斯噪声假设的限制，无需对点样本分布的形式做出假设，能够处理任意的密度分布，能灵活适应目标跟踪的非线性动态模型和多模态观测模型。能够取得较高的总体预测准确度，体现了较好的目标跟踪性能。
一种基于概率模型目标预测跟踪方法

[发明专利]一种核电厂数字孪生系统状态跟踪方法-CN202111577881.X在审
发明人：谭超;赵阳;李飞;单福昌;张枭羽 -专利权人：核动力运行研究所;中核武汉核电运行技术股份有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及核电仿真技术领域，具体涉及一种核电站数字孪生系统状态跟踪的方法。包括如下步骤：数据处理：获取指定时刻电厂的实际运行数据，并对所述实际运行数据进行处理以获取跟踪点数据，并建立所述跟踪点数据和热工软件计算数据的之间的机组数据映射；匹配计算：依据所述机组数据映射获取最接近的IC，复位所述IC并确定各分系统模型的模型边界参数条件后进行系统解耦，以约定好所述边界参数条件自行开始计算和参数校正，迭代计算直到完成初始化计算。其有益效果在于：使用该方法可以从机组运行数据中分析提取出与机组运行状态密切相关的电厂数据，并自动完成系统参数初始化以及模型的解耦、单调和联调，从而为开展运行事件分析和热力性能分析奠定基础。
一种核电厂数字孪生系统状态跟踪方法

[发明专利]一种基于掩码预训练的无人机目标跟踪方法-CN202210994127.4在审
发明人：梁继民;牟剑;卫晨;郑洋;郭开泰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开一种基于掩码预训练的无人机目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤1，从数据集中采样图像对并进行图像增强构成训练数据集；步骤2，创建基于掩码预训练的无人机目标跟踪网络模型；步骤3，对基于掩码预训练的无人机目标跟踪网络模型进行基于掩码重建的预训练；步骤4，对于步骤3预训练好的基于掩码预训练无人机目标跟踪网络模型，移除解码器和掩码重建任务后进行再训练；步骤5，将待跟踪视频输入到步骤4训练好的基于掩码预训练的无人机目标跟踪网络模型，得到跟踪结果。本发明能够在保持跟踪精度的同时降低模型复杂度，很好地提升跟踪速度。
一种基于掩码训练无人机目标跟踪方法

[发明专利]目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310915024.9在审
发明人：梁玲燕;赵雅倩;董刚;晁银银;张开华 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明提供一种目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：获取当前场景对应的当前视频序列；将当前视频序列输入至多目标跟踪模型中，得到多目标跟踪模型输出的当前视频序列中各目标的跟踪轨迹；其中，多目标跟踪模型是基于当前场景对应的历史视频序列，以及基于预训练神经网络模型对历史视频序列进行多目标跟踪获取的伪标签进行训练得到的。本发明实现利用当前场景下的视频序列进行半监督训练得到既具备当前场景的场景知识，又可高效精准地对当前场景下的视频序列进行多目标跟踪的多目标跟踪模型，由此提高目标跟踪准确性。
目标跟踪方法装置电子设备存储介质

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